Qu'est ce qu'un VP Data ?

Le VP Data (VP of Data) est le leader exécutif de la fonction data dans l'entreprise. Il pilote la stratégie data globale : infrastructure data, analytics, data science, machine learning, et gouvernance des données. Il est typiquement présent dans les scale-ups où la donnée devient un actif stratégique (B2B SaaS, marketplaces, fintech, e-commerce, AI-first).

Pourquoi recruter un VP Data ?

Quand une entreprise a 3+ équipes data (data engineering, analytics, ML/AI), ces équipes ont besoin d'un leader qui pense la donnée comme un actif d'entreprise, pas comme un support transverse. Sans VP Data, la stack data devient incohérente (chaque équipe choisit ses outils), les modèles ML restent en POC, et la gouvernance vire au chaos.

Quel rôle joue le VP Data ?

Le VP Data reporte au CEO, CTO ou COO selon l'organisation. Il manage les Head of Data Engineering, Head of Analytics, Head of ML/AI, et parfois aussi le Chief Data Officer (CDO) selon le découpage. Il définit la stratégie data, choisit les plateformes (Snowflake, Databricks, BigQuery), et garantit que la data crée de la valeur business — pas juste des dashboards.

Il est sponsor des grands projets data : modernisation de la plateforme, montée en compétence sur les LLMs, mise en conformité (RGPD, AI Act), monétisation de la donnée.

Quelles sont les missions du VP Data ?

• Définir la stratégie data : vision 2-3 ans, plateformes, organisation cible.
• Manager les leads data : recrutement, coaching, structuration des équipes.
• Garantir la qualité et la gouvernance : data contracts, observability, lineage, accès, conformité.
• Aligner la data avec le business : faire en sorte que chaque projet data ait un impact mesurable (revenue, coût, qualité).
• Industrialiser le ML/IA : process MLOps, monitoring de modèles, mise en prod stable.
• Représenter la data au COMEX : reporting, défense du budget, sensibilisation à l'AI.

Quelles compétences clés ?

Le VP Data combine expertise technique solide, hauteur stratégique et capacité à manager des profils très différents (data eng vs ML scientist vs analytics). En particulier :

• 10+ ans d'expérience data dont 3+ en management
• Maîtrise des plateformes modernes (Snowflake, Databricks, dbt, Airflow, Kafka)
• Expérience de mise en prod de modèles ML à l'échelle
• Compréhension fine du business : analytics actionnable, data products
• Connaissance des aspects gouvernance et conformité (RGPD, AI Act, ISO)

Les soft skills

Capacité à vulgariser la data pour le COMEX, à arbitrer entre projets concurrents, à motiver des équipes data souvent en concurrence sur le marché du travail, et à gérer le legacy data (souvent lourd) sans le perdre de vue.

Quel salaire pour un VP Data ?

Un VP Data en France gagne typiquement entre 100K€ et 160K€ brut annuel + variable 15-25% + equity en scale-up. Dans une AI-first company bien fundée (Series B/C+ avec usage IA central), on dépasse 180K€ fixe.

Comment évolue la carrière d'un VP Data ?

Le VP Data évolue vers Chief Data Officer (équivalent C-level, souvent dans des groupes), CPO ou CTO dans certaines organisations data-centric, ou crée son propre projet (souvent une boîte data/AI). D'autres deviennent Operating Partner data/AI dans un fonds VC.